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Sie können Workflows verwenden, um Dienste in einer von Ihnen definierten Reihenfolge auszuführen: einem Workflow. Kombinieren Sie die Leistungsfähigkeit von Google Cloud-Diensten, benutzerdefinierten Diensten, die in Cloud Run-Funktionen oder Cloud Run gehostet werden, und einer beliebigen HTTP-basierten API, um flexible serverlose Anwendungen zu erstellen. Workflows erfordern kein Infrastrukturmanagement und lassen sich nahtlos bedarfsgerecht skalieren. darunter das Herunterskalieren auf null. Weitere Informationen

Dokumentationsressourcen

Finden Sie Kurzanleitungen und Leitfäden, prüfen Sie wichtige Referenzen und erhalten Sie Hilfe bei häufigen Problemen.
Entdecken Sie Schulungen von Google Cloud Skills Boost, Anwendungsfälle, Referenzarchitekturen und Codebeispiele mit Details zur Verwendung und Verbindung von Google Cloud-Diensten.
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Batchübersetzung mit dem Cloud Translation-Connector ausführen

Hier erfahren Sie, wie Sie mit dem Cloud Translation API-Connector Dateien im asynchronen Batchmodus in andere Sprachen übersetzen.

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Workflows mit Cloud Run und Cloud Functions verwenden

Erfahren Sie, wie Sie mit Workflows zwei öffentliche HTTP-Dienste (mithilfe von Cloud Functions), eine externe REST API und einen privaten Cloud Run-Dienst verknüpfen.

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Human-in-the-Loop-Workflow mit Callbacks erstellen

Hier erfahren Sie, wie Sie einen Workflow erstellen, der einen Callback-Webhook unterstützt und wartet, bis Sie die Übersetzung eines Textes ablehnen oder bestätigen.

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Mehrere BigQuery-Jobs parallel ausführen

Mehrere BigQuery-Abfragejobs parallel ausführen, um die Leistung im Vergleich zum seriellen Ausführen der Jobs zu verbessern.

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Batchjob mit Workflows ausführen

Hier erfahren Sie, wie Sie mit Workflows einen Batchjob planen und ausführen, der sechs Aufgaben parallel auf zwei Compute Engine-VMs ausführt.

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Daten mit Workflows aus Cloud Storage in BigQuery laden

Hier erfahren Sie, wie Sie serverlose Workflows mithilfe von Workflows, Cloud Functions und Firestore ausführen, um Rohdaten wie Ereignisprotokolle aus Cloud Storage in BigQuery zu laden.

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Cloud Run aufrufen

Cloud Run-Job ausführen, der in Cloud Storage gespeicherte Ereignisdaten verarbeitet.

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Connector verwenden

Sie können ein BigQuery-Dataset abfragen und die Ergebnisse mithilfe von Connectors in eine Google-Tabelle schreiben.

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Parallel iterieren

Parallele Iteration mit For-Schleifen ausführen

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Mit Callbacks auf Ereignisse warten

Callback-Details in einer Firestore-Datenbank speichern

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Schritte wiederholen

Wiederholen Sie die Schritte mit einer Standardrichtlinie für Wiederholungsversuche.

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